Estudio reciente presenta avances en IA para el cuidado de la diabetes y la importancia abordar sesgos demográficos en modelos multimodales y promover la equidad.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la atención a la diabetes al facilitar la intervención temprana, la gestión del tratamiento y la predicción del riesgo. Un estudio reciente publicado en npj Digital Medicine profundiza en la utilización de modelos de IA para predecir el riesgo de un individuo de desarrollar diabetes tipo 2 (DMT2) y sus complicaciones.
El estudio aborda diversos puntos clave en el desarrollo de IA para el cuidado de la diabetes, por ejemplo, los modelos multimodales. Estos modelos basados en IA, integran varias fuentes de datos, muestran un rendimiento superior en la predicción del riesgo de DMT2 en comparación con los modelos unimodales. Además, ofrecen una visión completa del estado de salud de un individuo, incorporando datos clínicos, genéticos y biomarcadores.
En este sentido, el estudio también recupera los resultados de una revisión exhaustiva de 40 estudios sobre el uso de modelos de IA para predecir el riesgo de un individuo de desarrollar DM2 y sus complicaciones. Los modelos multimodales, que integran varias fuentes de datos, superaron a los unimodales, ofreciendo una visión completa del estado de salud.
Sin embargo, como ocurre con la adopción de la IA en salud, existen ciertos desafíos y preocupaciones. Entre los retos se encuentran la lentitud del desarrollo de modelos multimodales y la preocupación por los sesgos en los datos de entrenamiento, especialmente en la representación demográfica. Es decir, la falta de representación puede ser un fallo grave de los modelos. La falta de métricas de evaluación estandarizadas y de validaciones externas complica aún más las comparaciones de modelos y la evaluación del rendimiento.
Por ello, los autores destacan problemas de aplicación y adopción. Los desequilibrios en la representación demográfica reafirman las preocupaciones sobre la justicia y la equidad en la atención de diabetes basada en IA. Mitigar el sesgo mediante políticas que impongan criterios de representación demográfica y protocolos de evaluación estandarizados es crucial para garantizar una atención equitativa para los pacientes.
En cuanto a las perspectivas a futuro, el estudio explica que para la adopción generalizada de herramientas de IA en la atención de la diabetes es esencial abordar los desafíos relacionados con la calidad de los datos, la mitigación de sesgos y la estandarización. Además, son necesarios esfuerzos de colaboración en los que participen médicos, investigadores, actores políticos y empresas para impulsar la innovación y promover una atención centrada en el paciente en el desarrollo de la IA para la diabetes.
